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[en] AUTONOMIC PARALELIZATION OF METAHEURISTICS IN COMPUTATIONAL GRIDS / [pt] PARALELIZAÇÃO AUTONÔMICA DE METAHEURÍSTICAS EM AMBIENTES DE GRIDALETEIA PATRICIA FAVACHO DE ARAUJO 15 August 2008 (has links)
[pt] O desenvolvimento de metaheurísticas paralelas autonômicas
para serem executadas eficientemente em ambientes de grid é
o objetivo desta tese. A aplicação paralela deve ser capaz
de se auto-adaptar às mudanças que ocorrem dinamicamente no
ambiente, sem que o usuário precise interferir diretamente
no código da mesma. Para isso, a metaheurística autonômica
deve ser vista como uma aplicação com dois níveis
independentes: middleware e estratégia. O middleware é
responsável por gerenciar todo o ambiente de execução, de
acordo com as características da aplicação. A estratégia
hierárquica distribuída permite a cooperação entre todos os
processos envolvidos, sem degradar o desempenho da aplicação
devido ao aumento da comunicação entre processos. Para
validar esta proposta foram desenvolvidas duas
implementações paralelas de metaheurísticas, uma para o
problema do torneio com viagens espelhado e a outra para o
problema da árvore geradora de custo mínimo com restrição de
diâmetro. Para ambos os problemas, as implementações
desenvolvidas foram testadas no ambiente grid Sinergia,
formado por máquinas localizadas em três diferentes cidades
do Estado do Rio de Janeiro. As parelizações foram capazes
de melhorar, para várias instâncias, os melhores resultados
conhecidos na literatura. / [en] The development of autonomic parallel metaheuristics to be
efficiently executed in computational grid is the challenge
of this thesis. The parallel application must be able to
self-adjust to the changes that occur dynamically
in the environment, without the user needing to interfere
directly in the code of the application. For this, the
autonomic metaheuristic should be seen as an application on
two independent levels: middleware and strategy.
The middleware is responsible for managing the entire
execution environment, according to the characteristics of
the application. The distributed hierarchical strategy
enables the cooperation between all processes involved,
without degrading the performance of the application due to
increased communication between processes. To validate this
proposal, two parallel implementations of metaheuristics
were developed, one for the mirrored traveling
tournament problem and the other for the diameter
constrained minimum spanning tree problem. For both
problems, the developed implementations were tested in the
grid Synergy environment, formed by machines located
in three different cities in the state of Rio de Janeiro.
The paralelizations improved, for several instances, the
best known results in the literature.
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